論文の概要: Multistable Physical Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.00082v1
• Date: Fri, 31 May 2024 13:24:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-06 08:43:16.477700
• Title: Multistable Physical Neural Networks
• Title（参考訳）: マルチスタブル物理ニューラルネットワーク
• Authors: Eran Ben-Haim, Sefi Givli, Yizhar Or, Amir Gat,
• Abstract要約: 物理ニューラルネットワーク(PNN)は、一般的な材料や物理現象をネットワークとして見る機会を提供する。 本研究では,PNNに機械的不安定性を導入し,メモリと計算と物理動作の直接リンクを可能にする。 我々の研究から得られた洞察は、スマートテクノロジー、メタマテリアル、医療機器、ソフトロボティクス、その他の分野におけるインテリジェントな構造の実装の道を開いた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3499500088995462
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Artificial neural networks (ANNs), which are inspired by the brain, are a central pillar in the ongoing breakthrough in artificial intelligence. In recent years, researchers have examined mechanical implementations of ANNs, denoted as Physical Neural Networks (PNNs). PNNs offer the opportunity to view common materials and physical phenomena as networks, and to associate computational power with them. In this work, we incorporated mechanical bistability into PNNs, enabling memory and a direct link between computation and physical action. To achieve this, we consider an interconnected network of bistable liquid-filled chambers. We first map all possible equilibrium configurations or steady states, and then examine their stability. Building on these maps, both global and local algorithms for training multistable PNNs are implemented. These algorithms enable us to systematically examine the network's capability to achieve stable output states and thus the network's ability to perform computational tasks. By incorporating PNNs and multistability, we can design structures that mechanically perform tasks typically associated with electronic neural networks, while directly obtaining physical actuation. The insights gained from our study pave the way for the implementation of intelligent structures in smart tech, metamaterials, medical devices, soft robotics, and other fields.
• Abstract（参考訳）: 脳にインスパイアされた人工知能ニューラルネットワーク(ANN)は、人工知能の現在進行中のブレークスルーの柱である。 近年、研究者は物理ニューラルネットワーク(PNN)と呼ばれるANNの機械的実装を調査している。 PNNは、一般的な材料や物理現象をネットワークとして見る機会を提供し、計算能力とそれらを関連付ける。 本研究では,PNNに機械的不安定性を導入し,メモリと計算と物理動作の直接リンクを可能にする。 そこで本研究では,バイスタブル液体充填チャンバーの相互接続ネットワークについて検討する。 まず、可能な平衡配置や定常状態の全てをマッピングし、その安定性を検証します。 これらのマップ上に構築されたマルチスタブルPNNをトレーニングするためのグローバルアルゴリズムとローカルアルゴリズムの両方を実装した。 これらのアルゴリズムにより、安定した出力状態を達成するネットワークの能力を体系的に検証することができ、それによって、ネットワークが計算タスクを実行することができる。 PNNとマルチスタビリティを取り入れることで、電子ニューラルネットワークと関連したタスクを機械的に実行する構造を設計できると同時に、物理的アクティベーションを直接取得できる。 我々の研究から得られた洞察は、スマートテクノロジー、メタマテリアル、医療機器、ソフトロボティクス、その他の分野におけるインテリジェントな構造の実装の道を開いた。

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